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dbdemos – Databricks Lakehouse デモのクイックスタート用ツールキット

何であるか – dbdemos は、Databricks ワークスペース上でエンドツーエンドの「Lakehouse」デモバンドルを自動デプロイするための Python パッケージです。デモはデータエンジニアリング、分析、機械学習のユースケース（例：小売業の離脱予測、CDCパイプライン、Delta Live Tables、MLOps）をカバーしています。このパッケージは事前に構築されたノートブックを取得し、必要なクラスタ、パイプライン、ダッシュボード、さらにはスターター用のMLモデルも作成するため、1つのコマンドで完全なソリューションを探索できます。

入手方法 – リポジトリをクローンする必要はありません。Databricks ノートブックまたはジョブ内で PyPI から直接 wheel をインストールします：

%pip install dbdemos

一般的なワークフロー

import dbdemos

dbdemos.help()                     # コマンド一覧
print(dbdemos.list_demos())        # 利用可能なデモ名を確認

dbdemos.install(
    'lakehouse-retail-c360',       # デモ識別子
    path='./',                    # ノートブックの出力先
    overwrite=True               # 既存ファイルを上書き
)

この呼び出しは以下の処理を行います：

1. 指定されたフォルダにデモノートブックをダウンロードします。
2. ユーザー固有のデモクラスタを起動します。
3. サンプルデータをマテリアライズするために必要な事前実行ジョブを実行します。
4. Spark Declarative Pipelines (SDP)、DBSQLダッシュボード、およびデモに含まれる場合にMLモデルを作成します。
5. ノートブック内のリンクを新しく作成されたリソースを指すように更新します。

主な機能

• ワンクリックでのデモプロビジョニング – 必要なすべての Databricks アセットが自動的に作成されます。
• 複数のデモカテゴリをサポート – Lakehouse エンドツーエンド、製品紹介（Delta Live Tables、CDC、MLOps、DBSQLダッシュボードなど）。
• カスタマイズ可能なバンドル – 開発者は _resources/bundle_config ノートブックを提供することで、新しいAI/BIデモを追加できます。このノートブックはノートブック、パイプライン、ワークフロー、ダッシュボードの構成を記述します。
• リソースクリーンの意識 – 消費を制限し、クラスタを自動終了しようとしますが、実行中のリソースについてはユーザーの責任です。
• 使用状況のテレメトリ – デモ使用状況の報告（個人情報は含まれません）をオプションで行い、アセットの改善に役立てます。

誰が使うべきか – データエンジニア、アナリスト、ML実践者で、手動でクラスタ、パイプライン、ダッシュボードを設定せずに、自分の Databricks ワークスペースで即座に Lakehouse の例を探索したい人。

制限事項 / 要件

• 呼び出し元はクラスタ、SDPパイプライン、DBSQLダッシュボードの作成権限（Unity Catalogデモの場合はUCメタストア）が必要です。
• 公式の Databricks サポートは提供されません。GitHub でベストエフォートで問題を対応します。

詳細情報 – デモ動画、全バンドル一覧、公開サイトは README（dbdemos.ai）にリンクされています。開発者向けには、新しいAI/BIデモを貢献する手順は README_AIBI.md を参照してください。